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AI繁榮

本書以AI技術(shù)的真實(shí)應(yīng)用場景與價值成果為切入點(diǎn),通過多維案例破除“技術(shù)威脅論”的認(rèn)知迷霧,系統(tǒng)梳理AI在醫(yī)療、教育、職場、人際關(guān)系、家居等領(lǐng)域的正向社會價值,引導(dǎo)公眾建立對AI的理性認(rèn)知框架。作者指出,AI本質(zhì)上是一種工具,與其他工具一樣,其最終影響取決于使用者如何應(yīng)用。AI對人類整體具有積極意義,它不僅是推動第四次工業(yè)革命的通用技術(shù),正在重塑現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)格局,還能有效增強(qiáng)人類能力,提升個人福祉。因此,作者呼吁公眾以開放的心態(tài)擁抱AI,積極參與其發(fā)展進(jìn)程,捕捉發(fā)展機(jī)遇,從而確保AI始終服務(wù)于人類利益。本書開篇創(chuàng)新性提出“AI之屋”理論框架,隨后深入探討AI如何革新人類情感與社交,從助力在線約會尋愛,到改善陌生人關(guān)系、減少平臺歧視;在健康與教育領(lǐng)域,AI不僅實(shí)現(xiàn)疾病預(yù)測、推動個性化醫(yī)療,還正引領(lǐng)教育體系邁向全新階段;在職業(yè)發(fā)展上,生成式AI重塑職場格局;智能家居則通過技術(shù)賦能提升生活品質(zhì),同時也引發(fā)人們對安全倫理的思考。面向企業(yè)組織,書中則強(qiáng)調(diào)利用AI創(chuàng)造價值的緊迫性,以及數(shù)據(jù)工程和組織文化變革的重要性。

(美)拉維·巴普納 (美)艾寧德亞·高斯 ·人工智能 ·10.9萬字

大模型浪潮:商業(yè)機(jī)遇、產(chǎn)業(yè)變革與未來趨勢

2022年末,ChatGPT在全球的風(fēng)靡,讓大模型隨之出圈。大模型帶來的機(jī)遇是人類突破能力邊界最大的一次飛躍。未來基于人工智能或?qū)?shí)現(xiàn)“想象即現(xiàn)實(shí),所想即所得”,這將是一次巨大的飛躍。中國、美國以及歐洲各國紛紛出臺相關(guān)政策,將推動人工智能發(fā)展、大模型迭代作為重要的創(chuàng)新引擎。了解、應(yīng)用大模型,既是時代的要求,也是產(chǎn)業(yè)發(fā)展的必需。但是在實(shí)踐中也發(fā)現(xiàn),大家對大模型的了解并不深刻,甚至?xí)r常被技術(shù)名詞“勸退”。因此,迫切需要一本權(quán)威著作,能融合學(xué)術(shù)理論與產(chǎn)業(yè)實(shí)踐,通俗且系統(tǒng)地闡述一系列話題,例如:人工智能是如何一步步發(fā)展到令人驚嘆的階段的?大模型的能力有哪些特點(diǎn),可以產(chǎn)生怎樣的商業(yè)價值?為什么應(yīng)用大模型正當(dāng)其時?企業(yè)與個人如何高效便捷地基于大模型做開發(fā)?解答這些問題也正是撰寫本書的初衷,相信本書可以回答讀者的關(guān)切,為大模型的落地提供新思路。立足當(dāng)下,如果用一句話來總結(jié)大模型的狀態(tài),那就是:大模型已經(jīng)從最初嘗鮮、體驗(yàn)的場景,進(jìn)入了實(shí)際的生產(chǎn)環(huán)境里,成為生產(chǎn)力。智能體等產(chǎn)品形態(tài)的發(fā)展,則將人從重復(fù)、機(jī)械的工作中解放出來,最大限度地發(fā)揮創(chuàng)新的力量。

沈抖 ·人工智能 ·16.8萬字

DeepSeek高效提問指南:提出好問題,才有好答案

如今,以DeepSeek為代表的AI工具迅速崛起,深刻地改變了人類獲取與處理信息的方式。但在應(yīng)用DeepSeek的過程中,很多人發(fā)現(xiàn),向DeepSeek提出問題后,得到的回復(fù)往往不盡如人意,或是過于寬泛、缺乏針對性,或是未能切中要點(diǎn)、不能解決實(shí)際問題。導(dǎo)致這一問題的根本原因是,提問者缺乏有效的提問技巧,無法精準(zhǔn)引導(dǎo)AI發(fā)揮強(qiáng)大的運(yùn)算與分析能力。《DeepSeek高效提問指南》正是針對這一痛點(diǎn),構(gòu)建了一套全面、系統(tǒng)的提問策略體系,旨在幫助讀者提升與DeepSeek的交互能力,掌握提問技巧,高效獲取信息,解決工作、生活、學(xué)習(xí)中的難題。本書共12章內(nèi)容,在解決了“怎么問,DeepSeek才能回答得好”這一基本問題后,分別介紹了請求檢索查詢推薦、請求解釋描述說明、請求步驟程序流程、請求創(chuàng)意創(chuàng)作創(chuàng)建、請求歸納演繹總結(jié)11個工作、生活、學(xué)習(xí)常見領(lǐng)域,以及88個常見提問場景的提問策略。作者詳細(xì)拆解了每個場景的提問需求,分別從關(guān)鍵詞、句式模板和提問案例入手,幫助讀者在面對各種復(fù)雜問題時,找到合適的提問方法,從DeepSeek中獲取滿意答案。

馬超編著 ·人工智能 ·11.4萬字

人工智能與計算生物的未來

這是一本探討人工智能與生物技術(shù)的融合顛覆傳統(tǒng)醫(yī)療,并會對未來藥物研發(fā)產(chǎn)生重大影響的書。作者憑借其在生物科學(xué)方面的專業(yè)背景,以及在生物技術(shù)和制藥行業(yè)的從業(yè)經(jīng)驗(yàn),為讀者呈現(xiàn)了對于醫(yī)療科技這一前沿領(lǐng)域的深刻見解。書中首先概述了數(shù)據(jù)科學(xué)方法的興起以及生物學(xué)領(lǐng)域的范式轉(zhuǎn)變,這一轉(zhuǎn)變催生了計算生物學(xué)的革命,即通過計算機(jī)模擬進(jìn)行生物實(shí)驗(yàn)和藥物研發(fā)。作者詳細(xì)介紹了人工智能和深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的重大突破,并探討了這些技術(shù)在醫(yī)學(xué)中的廣泛應(yīng)用,包括DeepMind開發(fā)的AlphaFold如何使用深度學(xué)習(xí)模型預(yù)測蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)。書中還重點(diǎn)總結(jié)了生物技術(shù)領(lǐng)域的創(chuàng)新突破,尤其是基因編輯和CRISPR-Cas9在藥物開發(fā)中的應(yīng)用。此外,作者還闡述了谷歌、臉書等科技巨頭對這一領(lǐng)域的布局,提供了一份關(guān)于醫(yī)學(xué)人工智能創(chuàng)業(yè)的概覽,揭示了投資如何塑造制藥行業(yè)。無論是對科技和醫(yī)療感興趣的普通讀者,還是風(fēng)險投資行業(yè)和政府的決策者,都能從這本書中得到啟發(fā)。這本書闡明了技術(shù)驅(qū)動的醫(yī)學(xué)所面臨的機(jī)遇,也指出了它所面對的障礙和挑戰(zhàn)。但無論如何,我們即將進(jìn)入一個新的由生物技術(shù)驅(qū)動的科技時代。

(美)布賴恩·希爾布什 ·人工智能 ·18.6萬字

Python機(jī)器學(xué)習(xí)入門與實(shí)戰(zhàn)

本書以零基礎(chǔ)講解為特色,用實(shí)例引導(dǎo)讀者學(xué)習(xí),深入淺出地介紹Python機(jī)器學(xué)習(xí)的相關(guān)知識和實(shí)戰(zhàn)技能。全書共17章,分為5篇。第Ⅰ篇為機(jī)器學(xué)習(xí)入門篇,包含第1章,主要介紹機(jī)器學(xué)習(xí)的概念、機(jī)器學(xué)習(xí)研究的主要任務(wù)、如何選擇合適的算法及機(jī)器學(xué)習(xí)研究問題的一般步驟等;第Ⅱ篇為工具模塊使用篇,包含第2~4章,主要介紹數(shù)組計算NumPy、數(shù)據(jù)分析Pandas、圖形展示Matplotlib等;第Ⅲ篇為專業(yè)技能提升篇,包含第5~13章,主要介紹算法綜述、決策樹、樸素貝葉斯、邏輯回歸、支持向量機(jī)、AdaBoost、線性回歸、k-means、PCA等;第Ⅳ篇為深度學(xué)習(xí)延伸篇,包含第14章,主要介紹卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);第Ⅴ篇為項目技能實(shí)戰(zhàn)篇,包含第15~17章,主要介紹驗(yàn)證碼識別、答題卡識別、機(jī)器學(xué)習(xí)簡歷指導(dǎo)等。同時,本書隨書贈送了大量相關(guān)的學(xué)習(xí)資料,以便讀者擴(kuò)展學(xué)習(xí)。本書適用于任何想學(xué)習(xí)Python機(jī)器學(xué)習(xí)的讀者。無論讀者是否從事Python相關(guān)工作,是否接觸過Python,均可通過學(xué)習(xí)本書快速掌握Python機(jī)器學(xué)習(xí)的開發(fā)方法和技巧。

桑園編著 ·人工智能 ·17.9萬字

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